Einführung

Risikomanagement ist im Finanzwesen aufgrund der ständigen Unsicherheit von entscheidender Bedeutung. Experten müssen kritische Faktoren für Stabilität, Einhaltung von Vorschriften und Wachstum identifizieren und angehen. In diesem Artikel wird das Risikomanagement im Finanzwesen untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Datenvisualisierung mithilfe der Risikomatrix von Power BI liegt, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Entscheidende Faktoren im Risikomanagement von Finanzdienstleistungen

1.      Einhaltung von Vorschriften:

Die Einhaltung aufsichtsrechtlicher Vorschriften ist ein Eckpfeiler des Risikomanagements bei Finanzdienstleistungen. Vorschriften wie Basel III, Dodd-Frank und MiFID II legen strenge Richtlinien fest, um Stabilität zu gewährleisten und die Interessengruppen zu schützen. Finanzinstitute müssen mit den sich weiterentwickelnden Vorschriften Schritt halten und solide Compliance-Maßnahmen umsetzen.

• KPI: Konformitätsbewertung

• Erläuterung: Dieser KPI misst die Einhaltung der aufsichtsrechtlichen Anforderungen durch das Institut. Ein höherer Wert bedeutet eine bessere Einhaltung.

2.      Kreditrisiko:

Das Kreditrisiko ist ein inhärentes Risiko im Finanzsektor, das es zu beherrschen gilt. Die Analyse der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern, die Überwachung von Kreditengagements und die Umsetzung sorgfältiger Kreditvergabepraktiken sind entscheidend für die Minderung des Kreditrisikos.

• KPI: Ausfallwahrscheinlichkeit Rating/Index

• Erläuterung: Das Rating/der Index für die Ausfallwahrscheinlichkeit spiegelt die Wahrscheinlichkeit wider, dass Kreditnehmer mit ihren Krediten in Verzug geraten. Ein niedrigeres Rating/ein niedrigerer Index ist wünschenswert und deutet auf ein geringeres Kreditrisiko hin.

3.      Marktrisiko:

Schwankungen bei Zinssätzen, Wechselkursen und Rohstoffpreisen stellen Finanzinstitute vor Herausforderungen. Die Einführung von Risikomodellen zur Bewertung des Marktrisikos ist von entscheidender Bedeutung. Stresstestszenarien können helfen, potenzielle Schwachstellen zu erkennen.

• KPI: Marktvolatilitätsindex

• Erläuterung: Der Marktvolatilitätsindex gibt den Grad der Unvorhersehbarkeit an den Finanzmärkten an. Ein höherer Index deutet auf ein höheres Marktrisiko hin.

4.      Operationelles Risiko:

Betriebsunterbrechungen, Bedrohungen der Cybersicherheit (Klicken Sie hier, um unseren Artikel über Cybersecurity Risk Management zu lesen)und das Versagen interner Prozesse können sich auf Finanzdienstleistungen auswirken. Die Entwicklung umfassender Risikorahmen, die Durchführung regelmäßiger Audits und die Verfolgung von Cybersicherheitsmaßnahmen sind entscheidend. Diese Maßnahmen helfen beim Management des operationellen Risikos.

• KPI: Operative Belastbarkeit

• Erläuterung: Der Operational Resilience Score bewertet die Fähigkeit des Instituts, betrieblichen Störungen zu widerstehen und sich von ihnen zu erholen. Eine höhere Punktzahl deutet auf eine größere operationelle Widerstandsfähigkeit hin.

5.      Liquiditätsrisiko:

Die Sicherstellung ausreichender Liquidität zur Erfüllung kurzfristiger Verpflichtungen ist von grundlegender Bedeutung. Die Institute müssen über Notfallpläne verfügen, Liquiditätspositionen einem Stresstest unterziehen und ein Gleichgewicht zwischen kurzfristigen und langfristigen Vermögenswerten aufrechterhalten.

• KPI: Liquiditätsdeckungsgrad

• Erläuterung: Der Liquiditätsdeckungsgrad misst die Fähigkeit des Instituts, kurzfristige Verpflichtungen durch liquide Mittel zu decken. Ein höherer Deckungsgrad deutet auf eine gesündere Liquiditätslage hin.

Datenvisualisierung mit der Risikomatrix für Power BI

Die Risikomatrix für Power BI ist ein leistungsfähiges visuelles Werkzeug für Risikomanager, um Risiken zu bewerten, zu priorisieren und zu kommunizieren. Die Matrix ermöglicht die Kategorisierung von Risiken auf der Grundlage ihrer Wahrscheinlichkeit und ihrer Auswirkungen. Mit ihren umfangreichen Funktionen ermöglicht die Risikomatrix einen umfassenden und mehrdimensionalen Blick auf die Risikolandschaft.

Herausforderungen und Chancen

Herausforderungen:

• Datenqualität und Integration: Die Sicherstellung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten aus verschiedenen Quellen kann eine Herausforderung sein. Die Integration von Daten in Power BI erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit, um die Datenintegrität zu wahren.
• Kommunikation mit den Interessengruppen: Die Vermittlung von Risikoinformationen an die Beteiligten ist von entscheidender Bedeutung. Die Herausforderung besteht darin, komplexe Daten in einem verständlichen Format zu präsentieren.

Möglichkeiten:

• Prädiktive Analytik: Mit Hilfe der prädiktiven Analytik in Power BI werden mögliche Risiken erkannt, bevor sie eintreten. Dies hilft bei der frühzeitigen Verwaltung von Risiken.
• Überwachung in Echtzeit: Power BI ermöglicht die Überwachung der wichtigsten Risikoindikatoren in Echtzeit. Dies ermöglicht flexible Reaktionen auf entstehende Risiken.

Bewältigung von Herausforderungen durch Risikomanagement

• Data Governance einführen: Die Einführung solider Data-Governance-Praktiken gewährleistet Datenqualität und -integrität. Dadurch wird die Zuverlässigkeit von Risikobewertungen erhöht.
• Schulung von Interessenvertretern: Schulungen zur Interpretation von Risikodaten und zur Nutzung von Power BI-Tools für fundierte Entscheidungen.

Schlussfolgerung

In der dynamischen Finanzdienstleistungsbranche ist ein effektives Risikomanagement entscheidend. Der Einsatz von Tools wie der Risikomatrix für Power BI verbessert die Entscheidungsfindung. Sie hilft dabei, Herausforderungen zu meistern und Chancen zu nutzen. Entscheidende Schritte sind die Verbesserung der Datenqualität, die Verbesserung der Kommunikation mit den Beteiligten und die Nutzung fortschrittlicher Analysen. Durch die Anwendung dieser Strategien können Finanzinstitute ihre Widerstandsfähigkeit verbessern und nachhaltiges Wachstum sicherstellen.